Analisis de ciclos en (LAS BAMBAS)¶

Import Packages¶

Este chunk configura el entorno de análisis de datos y las librerías necesarias para el proyecto. Se establecen las configuraciones de visualización y se importan todas las dependencias requeridas para:

📊 Análisis de datos: pandas, numpy para manipulación y cálculos estadísticos 📈 Visualización: plotly para gráficos interactivos con configuración optimizada para notebooks 🧮 Estadísticas: scipy.stats, statsmodels, pingouin para pruebas estadísticas y análisis avanzados 🔬 Análisis avanzado: gaussian_kde para estimación de densidad kernel y cálculos de probabilidad

La configuración incluye supresión de warnings para mantener limpia la salida y ajustes de plotly para garantizar compatibilidad con exportación HTML estática.

Import data and preprocessing¶

Este chunk se encarga de la carga y transformación inicial de los datos de rendimiento TKPH (Toneladas por Kilómetro por Hora) de los camiones mineros. Se realiza un preprocesamiento completo que incluye:

🚛 Filtrado de modelos: Se seleccionan únicamente los camiones de interés:

  • KOM 980E (Komatsu 980E)
  • CAT 797F (Caterpillar 797F)
  • CAT 798AC (Caterpillar 798AC)

⚙️ Creación de variables calculadas:

  • Velocidad: Cálculo de velocidad promedio del ciclo (km/h)
  • Hora: Extracción de la hora del día (0-23) para análisis temporal
  • Peso delantero ajustado: Cálculo del peso distribuido en las llantas delanteras según especificaciones técnicas de cada modelo

🎯 Reglas de negocio aplicadas:

  • Porcentajes de distribución de peso específicos por modelo de camión
  • Ajuste especial del +6% para operaciones desde pit CHALCOBAMBA hacia Chancador
  • Manejo de valores faltantes y validación de datos

Los datos procesados quedan listos para análisis estadísticos, visualizaciones y generación de reportes de performance operacional.

Especificaciones Técnicas - Distribución de Peso en Llantas Delanteras

MODELO EVW_FRONT GVW_FRONT Descripción
CAT 797F 48.5% 32.8% Caterpillar 797F
CAT 798AC 47.0% 33.0% Caterpillar 798AC
KOM 980E 48.5% 32.8% Komatsu 980E
68061
📏 1. Calculando Velocidad...

📏 2. Calculando Hora...

📏 3. Peso ajustado...
68061

Analisis de payload¶

Este chunk realiza un análisis estadístico completo de la distribución de tonelaje de carga (payload) utilizando dos enfoques complementarios:

Análisis de Distribución por Rangos Operacionales¶

Se implementa una clasificación por rangos basada en umbrales operacionales críticos:

  • Verde (< 363 ton): Zona de subcarga
  • Amarilla (363-400 ton): Zona de transición
  • Roja (400-436 ton): Zona objetivo
  • Negra (> 436 ton): Zona de sobrecarga

El análisis genera un gráfico dual que combina:

  1. Histograma de densidad: Visualización de la distribución real de tonelaje
  2. Tabla resumen: Porcentaje de ciclos que caen en cada rango operacional

Cálculo de Probabilidades usando Kernel Density Estimation (KDE)¶

Se calcula P(Tonelaje > 400) mediante dos métodos estadísticos:

Método KDE: Utiliza estimación de densidad kernel para crear una función de densidad continua, seguida de integración numérica (trapezoides y cuadratura adaptativa de scipy) para calcular probabilidades exactas.

Método Empírico: Cálculo directo basado en la proporción observada de datos que superan el umbral.

La comparación entre ambos métodos valida la robustez del análisis. El chunk incluye visualización interactiva que muestra el área bajo la curva correspondiente a la probabilidad calculada, proporcionando una interpretación intuitiva del resultado estadístico.

📊 CREANDO GRÁFICO DE DENSIDAD DE TONELAJE
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✅ Datos de tonelaje: 68061 registros válidos
Rango: 321.0 - 464.0 toneladas

📋 DISTRIBUCIÓN POR RANGOS
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📈 ESTADÍSTICAS ADICIONALES
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Total de ciclos analizados: 68,061
Tonelaje promedio: 400.4 ton
Tonelaje mediano: 401.0 ton
Desviación estándar: 15.8 ton
🔬 CÁLCULO DE P(TONELAJE > 400) USANDO KERNEL DENSITY ESTIMATION
======================================================================
📊 Datos: 68,061 observaciones de tonelaje
🎯 Calculando: P(Tonelaje > 400)

📈 PASO 1: CREANDO KERNEL DENSITY ESTIMATOR
==================================================
✅ KDE creado exitosamente
Bandwidth (ancho de banda): 0.1080
Número de puntos de datos: 68061
Rango de datos: [321.0, 464.0] toneladas

🧮 MÉTODO 1: INTEGRACIÓN POR TRAPEZOIDES
=============================================
Puntos de integración: 2000
Rango de integración: [400, 464.0]
✅ P(Tonelaje > 400) = 0.514271
   En porcentaje: 51.427%

🔬 MÉTODO 2: INTEGRACIÓN SCIPY (CUADRATURA ADAPTATIVA)
============================================================
✅ P(Tonelaje > 400) = 0.514271
   En porcentaje: 51.427%
   Error estimado: 1.08e-12

📊 COMPARACIÓN CON MÉTODO EMPÍRICO
=============================================
Empírico:     P(T > 400) = 0.501095 (50.109%)
KDE (Scipy quad): P(T > 400) = 0.514271 (51.427%)

Diferencia absoluta: 0.013177
Diferencia porcentual: 1.318 puntos porcentuales
✅ Buena concordancia entre métodos

Ciclos observados > 400: 34105 de 68061 total

📊 CREANDO VISUALIZACIÓN...
💻 FUNCIÓN REUTILIZABLE PARA KDE
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🔧 EJEMPLO DE USO:
--------------------
Método: KDE + Scipy quad
P(Tonelaje > 400) = 0.514271
Porcentaje: 51.427%
Error estimado: 1.08e-12

✅ RESULTADOS FINALES
==============================
🎯 Umbral analizado: 400 toneladas
📊 Método usado: KDE con Scipy quad
🔢 P(Tonelaje > 400) = 0.514271
📈 Porcentaje: 51.427%
📋 Interpretación: De cada 1000 ciclos, aproximadamente 514 tendrán tonelaje > 400

Pesos delanteros¶

Este chunk implementa un análisis exhaustivo de la regla operacional especial que aplica un ajuste del +6% al peso distribuido en llantas delanteras para operaciones desde el pit CHALCOBAMBA hacia destinos que contienen "Chancador".

Análisis de Impacto Operacional¶

Se cuantifica la frecuencia de aplicación de la regla especial:

  • Conteo total de operaciones afectadas
  • Porcentaje de ciclos con ajuste vs operaciones normales
  • Análisis de rutas específicas desde CHALCOBAMBA

Visualización de Distribuciones Comparativas¶

Genera un dashboard de 4 paneles que compara las distribuciones de peso delantero:

  1. Histogramas de densidad: EVW y GVW delantero separados por condición normal/ajustada
  2. Box plots comparativos: Visualización de estadísticas descriptivas y detección de outliers

Análisis Estadístico Robusto¶

Implementa pruebas estadísticas no paramétricas (Mann-Whitney U) para determinar si las diferencias entre grupos son estadísticamente significativas, evitando asumir normalidad de los datos.

Segmentación Multi-dimensional¶

Desglosa el análisis por:

  • MODELO: Distribución de ajustes por tipo de camión (KOM 980E, CAT 797F, CAT 798AC)
  • EQUIPO: Identifica equipos específicos más afectados por la regla, ordenados por número absoluto de ajustes

Visualizaciones Multi-panel¶

  • Gráficos de barras apiladas mostrando proporción de ajustes por modelo
  • Box plots comparativos de peso delantero por modelo
  • Heatmap por equipo correlacionando ciclos totales con porcentaje de ajustes
🎯 ANÁLISIS COMPLETO - REGLA ESPECIAL AJUSTE CHALCOBAMBA
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✅ Todas las columnas necesarias están presentes

📊 ESTADÍSTICAS GENERALES 
=======================================================
Tipo_Registro Cantidad Porcentaje (%) Media_Distancia_KM
0 Con Ajuste 16,485 24.22% 16.62
1 Sin Ajuste 51,576 75.78% 10.29
2 Total 68,061 100.00% 11.83
🏗️ ANÁLISIS POR PIT Y DESTINO
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--------------------------------------------------------------------------------

📊 RESUMEN COMPLETO POR PIT:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Num_Ciclos Dist_Media_KM Dist_Total_KM Dist_Min_KM Dist_Max_KM Dist_Std_KM Ciclos_Con_Ajuste Horas_Totales Pct_Con_Ajuste Pct_Del_Total
PIT
CHALCOBAMBA 34240 11.24 384863.48 0.29 61.34 6.64 16485 23575.57 48.1 50.31
FERROBAMBA 33821 12.42 420065.65 0.26 55.90 5.21 0 29689.24 0.0 49.69
📋 DESTINOS DESDE CHALCOBAMBA:
Num_Ciclos Dist_Media Dist_Min Dist_Max Dist_Std Con_Ajuste Pct_Con_Ajuste
COMP_DESTINO
Botadero 22,755 8.18 0.54 43.51 4.50 6,967 30.6%
Chancador 5,055 21.05 0.29 61.34 5.40 5,055 100.0%
Stock Sulfuros 4,685 14.27 0.88 46.73 4.41 3,349 71.5%
Stock Mixtos 1,525 15.53 2.22 53.28 4.78 985 64.6%
Inpit 208 7.58 0.49 22.69 4.15 124 59.6%
Stock Óxidos 12 12.30 7.98 15.78 2.85 5 41.7%
📈 CREANDO GRÁFICOS DE DENSIDAD DE PESO DELANTERO...
🧮 ANÁLISIS ESTADÍSTICO COMPARATIVO
=============================================

PESO GVW DELANTERO:
-------------------------
Normal    (n=51,576): μ=110.5, σ=2.8
Ajustado  (n=16,485): μ=114.6, σ=3.0
Diferencia de medias: +4.1 ton (+3.7%)

📊 PRUEBAS ESTADÍSTICAS:
-------------------------
GVW - Mann-Whitney U: p-value = 0.00e+00
GVW - Diferencia significativa: SÍ

🚛 ANÁLISIS POR MODELO DE CAMIÓN
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RESUMEN POR MODELO:
-------------------------
MODELO Total_Ciclos Con_Ajuste Sin_Ajuste Pct_Ajuste GVW_Delantero_Prom
1 CAT 797F 33619 7914 25705 23.54 111.89
0 KOM 980E 32750 8274 24476 25.26 111.24
2 CAT 798AC 1692 297 1395 17.55 109.20
📊 TABLA RESUMEN - HORAS POR MODELO Y AJUSTE
==========================================================================================
Modelo Horas_Sin_Ajuste Pct_Sin_Ajuste Horas_Con_Ajuste Pct_Con_Ajuste Total_Horas
0 KOM 980E 9,567h 75.1% 3,174h 24.9% 12,741h
1 CAT 797F 9,443h 74.7% 3,197h 25.3% 12,640h
2 CAT 798AC 528h 84.0% 100h 16.0% 628h
==========================================================================================
📈 TOTALES GENERALES:
  Sin Ajuste:       19,537h  ( 75.1%)
  Con Ajuste:        6,471h  ( 24.9%)
  TOTAL:            26,008h  (100.0%)
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🔧 ANÁLISIS POR EQUIPO
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TOP 10 EQUIPOS POR NÚMERO DE CICLOS AJUSTADOS:
----------------------------------------
HT112           | KOM 980E   | 2,462 ciclos |  653 ajustes ( 26.5%)
HT113           | KOM 980E   | 2,436 ciclos |  635 ajustes ( 26.1%)
HT083           | CAT 797F   | 2,410 ciclos |  625 ajustes ( 25.9%)
HT080           | CAT 797F   | 2,459 ciclos |  625 ajustes ( 25.4%)
HT104           | KOM 980E   | 2,263 ciclos |  620 ajustes ( 27.4%)
HT108           | KOM 980E   | 2,307 ciclos |  615 ajustes ( 26.7%)
HT115           | KOM 980E   | 2,276 ciclos |  610 ajustes ( 26.8%)
HT101           | KOM 980E   | 2,398 ciclos |  599 ajustes ( 25.0%)
HT071           | CAT 797F   | 2,304 ciclos |  588 ajustes ( 25.5%)
HT073           | CAT 797F   | 2,410 ciclos |  579 ajustes ( 24.0%)
✅ RESUMEN EJECUTIVO - REGLA AJUSTE CHALCOBAMBA
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📊 IMPACTO OPERACIONAL:
• Total de operaciones analizadas: 68,061
• Operaciones con ajuste especial: 16,485 (24.22%)

⚖️ IMPACTO EN PESO DELANTERO:
• GVW Delantero: +4.1 ton promedio (+3.7%)

🚛 DISTRIBUCIÓN POR MODELO:
• CAT 797F: 7914 ajustes de 33,619 total (23.5%)
• KOM 980E: 8274 ajustes de 32,750 total (25.3%)
• CAT 798AC: 297 ajustes de 1,692 total (17.6%)

📉 ANÁLISIS DE PESOS TRASEROS
⏱️ ANÁLISIS FULL_TRAVEL (HORAS)
Promedio FULL_TRAVEL_HRS Normal:   0.38 hrs
Promedio FULL_TRAVEL_HRS Ajustado: 0.39 hrs
📊 TABLA RESUMEN - HORAS POR MODELO Y AJUSTE
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Modelo Horas_Sin_Ajuste Pct_Sin_Ajuste Horas_Con_Ajuste Pct_Con_Ajuste Total_Horas
0 KOM 980E 9,567h 75.1% 3,174h 24.9% 12,741h
1 CAT 797F 9,443h 74.7% 3,197h 25.3% 12,640h
2 CAT 798AC 528h 84.0% 100h 16.0% 628h
==========================================================================================
📈 TOTALES GENERALES:
  Sin Ajuste:       19,537h  ( 75.1%)
  Con Ajuste:        6,471h  ( 24.9%)
  TOTAL:            26,008h  (100.0%)
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📊 MATRIZ PIT vs DESTINO (Número de operaciones):
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🔍 IDENTIFICANDO DESTINOS COMPARTIDOS...
PITs encontrados: CHALCOBAMBA, FERROBAMBA

✅ RESULTADO FINAL:
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DESTINO Num_PITs PITs_Str Total_Operaciones Distancia_Promedio Coef_Variacion_Dist pct_CHALCOBAMBA pct_FERROBAMBA
0 CHANCADO 2 FERROBAMBA | CHALCOBAMBA 11391 15.05 47.36 44.377 55.623
2 BOT-F02-4195-RAM 2 FERROBAMBA | CHALCOBAMBA 3489 15.39 33.48 0.717 99.283
4 BOT-4525-PD-HHROESTE 2 CHALCOBAMBA | FERROBAMBA 670 4.14 94.21 99.851 0.149
1 BOT-SUR-4170 2 FERROBAMBA | CHALCOBAMBA 177 15.16 34.20 1.130 98.870
3 BOT-ZARANDA-ING-RECLA 2 FERROBAMBA | CHALCOBAMBA 53 17.93 23.55 3.774 96.226
5 IP-PISO-P12 2 FERROBAMBA | CHALCOBAMBA 32 6.02 93.45 46.875 53.125
6 IP-PISO-LD001 2 CHALCOBAMBA | FERROBAMBA 4 6.56 84.60 50.000 50.000

Analisis temporal¶

⏰ Análisis por Hora del Día¶

  • Se analizaron los ciclos en función de la hora del día.
  • Se compararon:
    • Volumen de ciclos realizados
    • Tonelaje transportado (mediana por hora)
    • Tiempo de ciclo (mediana en horas)
    • Distancia recorrida (mediana en km)
  • Identificación de horas pico y valle de actividad.

🔍 Análisis de Gaps (huecos operativos)¶

  • Un gap se define como el tiempo transcurrido entre el fin de un ciclo (dumping) y el inicio del siguiente (loadloading).
  • Se midieron:
    • Cantidad de gaps por hora y por equipo
    • Duración total y promedio de los gaps
  • Visualizaciones clave:
    • Distribución global de gaps por hora del día.
    • Heatmap global de gaps (equipos vs horas).
    • Heatmap diario filtrable por fecha (permite revisar jornadas específicas).
    • Serie temporal del % de tiempo total perdido en gaps diarios.

🕒 Análisis de Downtime (tiempo muerto)¶

  • El tiempo muerto se calculó como la proporción de espera (colas, spot, descarga) sobre el tiempo total de ciclo.
  • Indicadores generados:
    • Downtime promedio por ciclo.
    • Downtime ponderado por duración de ciclo.
    • Horas totales de downtime acumuladas.
  • Visualizaciones:
    • Boxplot comparativo de downtime % por modelo de equipo.
    • Ranking de las 20 combinaciones FECHA–EQUIPO con mayor downtime ponderado.
⏰ ANÁLISIS DE OPERACIONES POR HORA DEL DÍA
==================================================
✅ Columna 'Hora' encontrada

📊 CREANDO ANÁLISIS HORARIO...
RESUMEN POR HORA:
--------------------------------------------------------------------------------
Hora |  Ciclos | Tonelaje | Tiempo(h) | Distancia(km)
--------------------------------------------------------------------------------
   0 |    3251 |    400.0 |      0.77 |         11.4
   1 |    3147 |    399.0 |      0.78 |         11.7
   2 |    2816 |    400.0 |      0.81 |         11.9
   3 |    2943 |    400.0 |      0.81 |         12.0
   4 |    3037 |    400.0 |      0.77 |         11.3
   5 |    2674 |    401.0 |      0.77 |         11.4
   6 |     890 |    399.0 |      0.68 |          9.6
   7 |    1131 |    403.0 |      0.76 |         11.0
   8 |    2656 |    401.0 |      0.76 |         11.8
   9 |    3032 |    402.0 |      0.78 |         12.0
  10 |    3260 |    401.0 |      0.74 |         11.5
  11 |    3301 |    401.0 |      0.74 |         11.3
  12 |    3163 |    401.0 |      0.78 |         11.8
  13 |    3015 |    400.0 |      0.81 |         12.2
  14 |    3131 |    401.0 |      0.80 |         12.1
  15 |    3233 |    402.0 |      0.74 |         11.0
  16 |    3477 |    401.0 |      0.76 |         11.4
  17 |    3461 |    401.0 |      0.73 |         10.7
  18 |    1279 |    398.0 |      0.60 |          8.3
  19 |    1874 |    401.0 |      0.70 |          9.8
  20 |    3392 |    400.0 |      0.74 |         11.1
  21 |    3315 |    400.0 |      0.75 |         11.5
  22 |    3309 |    400.0 |      0.76 |         11.6
  23 |    3274 |    400.0 |      0.74 |         11.1
📈 ESTADÍSTICAS HORARIAS ADICIONALES
==================================================
ACTIVIDAD POR HORAS:
• Hora pico: 16h con 3477 ciclos
• Hora valle: 6h con 890 ciclos

TONELAJE POR HORAS:
• Mayor tonelaje: 403.0 ton a las 7h
• Menor tonelaje: 398.0 ton a las 18h
• Variación: 5.0 ton (1.3%)
⏰ Análisis temporal por horas completado!
📅 ANÁLISIS DE OPERACIONES POR MES
==================================================
✅ Columna 'Mes' encontrada

📊 CREANDO ANÁLISIS MENSUAL...

RESUMEN POR MES:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
         Mes |   Ciclos |  Tonelaje |  Total Ton |  Tiempo(h) |  Distancia |  Ajustes | % Ajustes
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
       Enero |     7825 |     398.0 |    3105000 |       0.74 |        9.9 |     1958 |      25.0%
     Febrero |     6404 |     398.0 |    2548231 |       0.82 |       10.3 |     1092 |      17.1%
       Marzo |     8372 |     401.0 |    3355426 |       0.74 |        9.4 |     1479 |      17.7%
       Abril |     7971 |     402.0 |    3203266 |       0.66 |        8.8 |     1549 |      19.4%
        Mayo |     8042 |     401.0 |    3225433 |       0.80 |       12.1 |     2182 |      27.1%
       Junio |     8116 |     402.0 |    3259431 |       0.80 |       12.8 |     2591 |      31.9%
       Julio |     7290 |     401.0 |    2924929 |       0.78 |       12.6 |     1847 |      25.3%
      Agosto |     8221 |     401.0 |    3296542 |       0.74 |       12.1 |     2122 |      25.8%
  Septiembre |     5820 |     401.0 |    2334622 |       0.75 |       12.5 |     1665 |      28.6%
📈 ESTADÍSTICAS MENSUALES ADICIONALES
==================================================
ACTIVIDAD POR MESES:
• Mes pico: Marzo con 8372 ciclos
• Mes valle: Septiembre con 5820 ciclos
• Variación: 2552 ciclos (43.8%)

TONELAJE POR MESES:
• Mayor tonelaje total: 3,355,426 ton en Marzo
• Menor tonelaje total: 2,334,622 ton en Septiembre
• Variación: 1,020,804 ton (43.7%)

AJUSTES POR MESES:
• Mayor % de ajustes: Junio con 31.9%
• Menor % de ajustes: Febrero con 17.1%

PROMEDIOS MENSUALES:
• Ciclos promedio por mes: 7562
• Tonelaje promedio por mes: 3,028,098 ton
• % promedio de ajustes: 24.2%

TENDENCIAS SEMESTRALES:
• Primer semestre - Ciclos promedio: 7788
• Segundo semestre - Ciclos promedio: 7110
• Tendencia anual: a la baja
📅 Análisis temporal por meses completado!
AÑO MES FECHA ASSIGN_HOUR LOADLOADING_HOUR DUMPING_HOUR MODELO EQUIPO COD_PALA PIT ... K1 K2 MTL TKPH_michelin TKPH_Operacional Mes Nombre_Mes next_load this_dump gap_minutes
0 2025 1 2025-01-01 2025-01-01 12:20:00 2025-01-01 13:02:43 2025-01-01 13:14:36 CAT 797F HT070 SH005 CHALCOBAMBA ... 1.18 0.796 72.249818 1346.975328 1434.050899 1 enero 2025-01-01 13:50:28 2025-01-01 13:52:49.997200 0.000000
1 2025 1 2025-01-01 2025-01-01 13:40:07 2025-01-01 13:50:28 2025-01-01 14:38:10 CAT 797F HT070 SH002 CHALCOBAMBA ... 1.18 0.907 73.485218 1341.414112 1253.353495 1 enero 2025-01-01 17:24:24 2025-01-01 14:49:14.999200 155.150013
2 2025 1 2025-01-01 2025-01-01 17:07:48 2025-01-01 17:24:24 2025-01-01 18:17:14 CAT 797F HT070 SH002 CHALCOBAMBA ... 1.18 0.732 72.414538 897.978162 1039.615359 1 enero 2025-01-01 19:33:39 2025-01-01 18:34:38.998800 59.000020
3 2025 1 2025-01-01 2025-01-01 19:22:04 2025-01-01 19:33:39 2025-01-01 20:11:16 CAT 797F HT070 SH003 FERROBAMBA ... 1.10 0.907 76.319215 856.004586 857.977935 1 enero 2025-01-01 23:16:10 2025-01-01 20:24:00.998400 172.150027
4 2025 1 2025-01-01 2025-01-01 22:28:58 2025-01-01 23:16:10 2025-01-02 00:14:23 CAT 797F HT070 SH013 CHALCOBAMBA ... 1.21 0.757 70.767338 1051.286304 1147.730061 1 enero NaT 2025-01-02 00:54:15.996400 0.000000
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
0 2025 9 2025-09-20 2025-09-20 00:41:01 2025-09-20 00:49:24 2025-09-20 01:14:02 CAT 798AC HT160 SH001 FERROBAMBA ... 1.06 0.917 77.468875 995.005171 1023.646808 9 septiembre 2025-09-20 01:40:44 2025-09-20 01:23:10.994400 17.550093
1 2025 9 2025-09-20 2025-09-20 01:14:48 2025-09-20 01:40:44 2025-09-20 02:11:51 CAT 798AC HT160 SH003 FERROBAMBA ... 1.18 0.917 73.587063 1546.446972 1429.169337 9 septiembre 2025-09-20 02:45:06 2025-09-20 02:36:21.995600 8.733407
2 2025 9 2025-09-20 2025-09-20 02:12:38 2025-09-20 02:45:06 2025-09-20 03:05:51 CAT 798AC HT160 SH004 FERROBAMBA ... 1.14 0.780 75.743625 1049.481141 1180.253195 9 septiembre 2025-09-20 05:22:20 2025-09-20 03:31:07.995600 111.200073
3 2025 9 2025-09-20 2025-09-20 05:06:01 2025-09-20 05:22:20 2025-09-20 05:45:05 CAT 798AC HT160 SH004 FERROBAMBA ... 1.09 0.917 75.916150 1006.749785 1007.223180 9 septiembre 2025-09-20 05:59:07 2025-09-20 05:59:37.997600 0.000000
4 2025 9 2025-09-20 2025-09-20 05:45:45 2025-09-20 05:59:07 2025-09-20 06:27:23 CAT 798AC HT160 SH003 FERROBAMBA ... 1.16 0.917 74.967263 1542.117554 1449.740114 9 septiembre NaT 2025-09-20 06:42:03.998800 0.000000

67788 rows × 50 columns

Total de ciclos: 67,788
Ciclos con gap > 0: 46,647 (68.81%)
Por cada 1.45 ciclos, hay un gap.
📈 ESTADÍSTICAS DE TENDENCIA
==================================================
• Pendiente de la tendencia: 0.0040% por día
• Coeficiente de correlación (R): 0.055
• Coeficiente de determinación (R²): 0.003
• P-valor: 0.373036
• Tendencia estadísticamente significativa: NO

📊 COMPARACIÓN TEMPORAL:
• Promedio primer tercio: 44.51%
• Promedio último tercio: 45.53%
• Cambio: +2.3%

💡 RESUMEN EJECUTIVO:
• Total de equipos analizados: 31
• Período analizado: 2025-01-01 a 2025-09-20
• Promedio diario de tiempo perdido: 45.45%
• Máximo tiempo perdido en un día: 56.96%
• Mínimo tiempo perdido en un día: 4.89%

Analisis TKPH¶

TKPH delantero¶

ANÁLISIS TKPH - AGREGACIÓN POR TURNO
=================================================================
DATOS ANTES DEL FILTRADO DE HORAS
Total de registros: 14,679 (turnos)
Período: 2025-01-01 00:00:00 a 2025-09-20 00:00:00
Equipos únicos: 31
Rango de horas: 0.19 - 11.16

ANÁLISIS KDE 3D - DATOS ORIGINALES
========================================
Datos para KDE 3D: 14,679 registros
APLICANDO FILTRO: HORAS >= 1
===================================
IMPACTO DEL FILTRO:
• Registros antes: 14,679
• Registros con horas < 1: 918 (6.3%)
• Registros después: 13,761
• Registros eliminados: 918 (6.3%)

KDE 3D - DATOS FILTRADOS (Horas >= 1)
========================================
Datos para KDE 3D filtrado: 13,761 registros
ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS - DATOS FILTRADOS
=======================================================
       TKPH_Original  TKPH_Operacional  Hours_operation
count       13761.00          13761.00         13761.00
mean          424.18           1310.20             3.81
std           207.86            228.15             1.72
min            41.57            296.64             1.00
25%           263.16           1163.35             2.45
50%           395.55           1306.66             3.61
75%           553.56           1452.81             4.95
max          1449.41           2583.81            11.16

DIFERENCIAS (DATOS FILTRADOS):
• Diferencia promedio: 886.02 TKPH
• Diferencia porcentual promedio: 294.6%
• Correlación entre métodos: 0.340
======================================================================
📊 ANÁLISIS: CORRELACIÓN TKPH vs PRECIPITACIÓN
======================================================================

COEFICIENTES DE CORRELACIÓN (Pearson):
• TKPH Original vs Precipitación: nan
• TKPH Operacional vs Precipitación: nan

INTERPRETACIÓN:
• TKPH Original: Correlación Muy fuerte
• TKPH Operacional: Correlación Muy fuerte

RESUMEN MENSUAL:
------------------------------------------------------------------------------------------
Empty DataFrame
Columns: [TKPH Original (Prom), TKPH Operacional (Prom), Precipitación (mm)]
Index: []

ANÁLISIS DE TEMPORADA DE LLUVIAS:
--------------------------------------------------

======================================================================
✅ Gráfico guardado: tkph_precipitacion_mensual.html
======================================================================

PRUEBAS DE HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS - DATOS FILTRADOS
============================================================
PRUEBAS DE NORMALIDAD (Shapiro-Wilk):
• TKPH Original: W = 0.9619, p-valor = 2.37e-34
• TKPH Operacional: W = 0.9967, p-valor = 4.89e-09
• Distribución normal: NO (α = 0.05)

PRUEBA DE DIFERENCIAS PAREADAS:
• Prueba utilizada: Wilcoxon signed-rank
• W-estadístico: 0.0000
• P-valor: 0.00e+00
• Diferencia estadísticamente significativa: SÍ (α = 0.05)

TAMAÑO DEL EFECTO:
• Cohen's d: 3.529
• Magnitud del efecto: grande

ANÁLISIS MENSUAL DETALLADO - DATOS FILTRADOS
=======================================================
enero:
  • N = 1583, Diferencia promedio = 858.83
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
febrero:
  • N = 1420, Diferencia promedio = 799.20
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
marzo:
  • N = 1643, Diferencia promedio = 770.73
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
abril:
  • N = 1566, Diferencia promedio = 843.40
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
mayo:
  • N = 1638, Diferencia promedio = 895.53
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
junio:
  • N = 1627, Diferencia promedio = 946.08
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
julio:
  • N = 1624, Diferencia promedio = 947.42
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
agosto:
  • N = 1613, Diferencia promedio = 966.84
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
septiembre:
  • N = 1047, Diferencia promedio = 961.66
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ

ESTADÍSTICAS DEL ANÁLISIS KDE 3D
========================================
KDE 3D DATOS ORIGINALES:
• TKPH Original - Densidad máxima: 0.00170938
• TKPH Operacional - Densidad máxima: 0.00036369

KDE 3D DATOS FILTRADOS:
• TKPH Original - Densidad máxima: 0.00179328
• TKPH Operacional - Densidad máxima: 0.00038825

PUNTOS DE MÁXIMA DENSIDAD (DATOS FILTRADOS):
TKPH Original:
• TKPH: 222
• Horas: 2.0
TKPH Operacional:
• TKPH: 1294
• Horas: 3.3

RESUMEN EJECUTIVO - ANÁLISIS COMPLETO
=============================================
IMPACTO DEL FILTRO DE HORAS:
• Se eliminaron 918 registros (6.3%)
• Análisis final con 13,761 registros

RESULTADOS FINALES (Horas >= 1):
• El TKPH Operacional es 886.0 unidades mayor que el TKPH Original
• Esta diferencia ES estadísticamente significativa
• Correlación entre métodos: 0.340
• Fuerza de correlación: Débil
• El tamaño del efecto es grande

INSIGHTS CLAVE:
• 6.3% de los datos originales tenían < 1 hora de operación
• TKPH promedio de registros eliminados: Orig=78.4, Op=1273.6
• Concentración máxima de densidad KDE:
  - TKPH Original: 0.00179328
  - TKPH Operacional: 0.00038825
  - TKPH Original muestra mayor concentración de valores

📦 BOXPLOTS SOLO TKPH_Original - POR AJUSTE
=======================================================
FECHA MODELO EQUIPO COD_PALA PIT DISTANCIA_CICLO_KM Velocidad Operation_Speed MTL K1 K2 TKPH_michelin TKPH_Operacional
1 2025-04-08 CAT 797F HT075 LD001 CHALCOBAMBA 32.714 29.187247 29.187247 92.765205 1.22 0.917 3029.056699 2707.560916
5 2025-07-24 KOM 980E HT106 SH005 CHALCOBAMBA 40.191 29.253476 29.253476 92.729520 1.22 0.907 3001.667695 2712.660812
1 2025-09-03 KOM 980E HT115 SH005 CHALCOBAMBA 27.811 29.352010 29.352010 92.164020 1.21 0.917 3001.607904 2705.199225
4 2025-09-10 KOM 980E HT101 SH005 CHALCOBAMBA 24.678 29.427267 29.427267 91.687830 1.20 0.917 2969.013683 2698.122213
3 2025-09-16 CAT 797F HT083 SH002 CHALCOBAMBA 25.668 28.706079 28.706079 93.862548 1.20 0.917 2964.946079 2694.425735
7 2025-09-18 CAT 797F HT071 SH013 CHALCOBAMBA 36.923 28.871176 28.871176 91.550498 1.22 0.917 2957.020568 2643.170503
1 2025-05-25 CAT 797F HT083 SH005 CHALCOBAMBA 18.720 29.952048 29.952048 95.141748 1.19 0.870 2950.284260 2849.690196
3 2025-08-15 CAT 797F HT077 SH005 CHALCOBAMBA 18.019 29.062950 29.062950 93.679612 1.18 0.917 2946.022928 2722.605889
10 2025-08-28 CAT 797F HT070 SH002 CHALCOBAMBA 23.182 28.718282 28.718282 93.014844 1.20 0.917 2939.417623 2671.226484
0 2025-04-18 CAT 797F HT079 SH001 FERROBAMBA 26.954 28.965541 28.965541 91.381550 1.21 0.917 2936.938619 2646.916029
FECHA EQUIPO Turno Hours_operation Kilometer_operation EVW_Front_Adj GVW_Front_Adj TKPH_Original TKPH_michelin TKPH_Operacional Duracion Gap (min) MTL Operation_Speed Turno_speed Mes Nombre_Mes
9625 2025-06-22 HT105 Diurno 0.413 12.242 66.768 114.543 92.483719 2617.549 2688.637 693.150 90.6555 29.641646 1.020167 6 junio
14386 2025-09-15 HT081 Diurno 1.108 32.522 65.730 110.380 238.643726 2890.612 2583.810 374.467 88.0550 29.351986 2.710167 9 septiembre
129 2025-01-03 HT083 Nocturno 0.971 27.467 66.590 112.274 204.702395 2586.307 2529.519 68.867 89.4320 28.287333 2.288917 1 enero
12760 2025-08-17 HT103 Diurno 0.837 22.609 67.841 113.393 170.729979 2694.578 2448.726 641.067 90.6170 27.011947 1.884083 8 agosto
11933 2025-08-02 HT102 Nocturno 0.706 19.336 64.596 111.895 142.192916 2635.916 2415.546 850.433 88.2455 27.388102 1.611333 8 agosto
13923 2025-09-07 HT077 Diurno 0.691 18.217 68.239 113.554 137.988462 2410.728 2397.875 236.050 90.8965 26.363242 1.518083 9 septiembre
5562 2025-04-10 HT111 Diurno 0.533 14.200 63.948 113.264 104.850433 2509.464 2359.140 0.000 88.6060 26.641651 1.183333 4 abril
4843 2025-03-29 HT080 Diurno 0.962 25.871 65.924 107.723 187.184231 2540.030 2333.728 0.000 86.8235 26.892931 2.155917 3 marzo
9823 2025-06-25 HT115 Nocturno 0.490 12.764 66.319 112.175 94.929059 2233.645 2326.108 0.000 89.2470 26.048980 1.063667 6 junio
14131 2025-09-11 HT071 Diurno 1.137 30.100 65.014 109.896 219.366292 2387.508 2315.900 122.350 87.4550 26.473175 2.508333 9 septiembre

TKPH Trasero¶

ANÁLISIS TKPH - AGREGACIÓN POR TURNO
=================================================================
DATOS ANTES DEL FILTRADO DE HORAS
Total de registros: 14,679 (turnos)
Período: 2025-01-01 00:00:00 a 2025-09-20 00:00:00
Equipos únicos: 31
Rango de horas: 0.19 - 11.16

ANÁLISIS KDE 3D - DATOS ORIGINALES
========================================
Datos para KDE 3D: 14,679 registros
APLICANDO FILTRO: HORAS >= 1
===================================
IMPACTO DEL FILTRO:
• Registros antes: 14,679
• Registros con horas < 1: 918 (6.3%)
• Registros después: 13,761
• Registros eliminados: 918 (6.3%)

KDE 3D - DATOS FILTRADOS (Horas >= 1)
========================================
Datos para KDE 3D filtrado: 13,761 registros
ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS - DATOS FILTRADOS
=======================================================
       TKPH_Original  TKPH_Operacional  Hours_operation
count       13761.00          13761.00         13761.00
mean          424.18           1102.57             3.81
std           207.86            177.77             1.72
min            41.57            256.81             1.00
25%           263.16            990.00             2.45
50%           395.55           1104.43             3.61
75%           553.56           1217.46             4.95
max          1449.41           2236.08            11.16

DIFERENCIAS (DATOS FILTRADOS):
• Diferencia promedio: 678.40 TKPH
• Diferencia porcentual promedio: 233.2%
• Correlación entre métodos: 0.334
======================================================================
📊 ANÁLISIS: CORRELACIÓN TKPH vs PRECIPITACIÓN
======================================================================

COEFICIENTES DE CORRELACIÓN (Pearson):
• TKPH Original vs Precipitación: nan
• TKPH Operacional vs Precipitación: nan

INTERPRETACIÓN:
• TKPH Original: Correlación Muy fuerte
• TKPH Operacional: Correlación Muy fuerte

RESUMEN MENSUAL:
------------------------------------------------------------------------------------------
Empty DataFrame
Columns: [TKPH Original (Prom), TKPH Operacional (Prom), Precipitación (mm)]
Index: []

ANÁLISIS DE TEMPORADA DE LLUVIAS:
--------------------------------------------------

======================================================================
✅ Gráfico guardado: tkph_precipitacion_mensual.html
======================================================================

PRUEBAS DE HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS - DATOS FILTRADOS
============================================================
PRUEBAS DE NORMALIDAD (Shapiro-Wilk):
• TKPH Original: W = 0.9631, p-valor = 6.31e-34
• TKPH Operacional: W = 0.9958, p-valor = 1.04e-10
• Distribución normal: NO (α = 0.05)

PRUEBA DE DIFERENCIAS PAREADAS:
• Prueba utilizada: Wilcoxon signed-rank
• W-estadístico: 141.0000
• P-valor: 0.00e+00
• Diferencia estadísticamente significativa: SÍ (α = 0.05)

TAMAÑO DEL EFECTO:
• Cohen's d: 3.030
• Magnitud del efecto: grande

ANÁLISIS MENSUAL DETALLADO - DATOS FILTRADOS
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enero:
  • N = 1583, Diferencia promedio = 656.39
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
febrero:
  • N = 1420, Diferencia promedio = 622.62
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
marzo:
  • N = 1643, Diferencia promedio = 597.51
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
abril:
  • N = 1566, Diferencia promedio = 657.66
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
mayo:
  • N = 1638, Diferencia promedio = 683.38
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
junio:
  • N = 1627, Diferencia promedio = 711.35
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
julio:
  • N = 1624, Diferencia promedio = 732.97
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
agosto:
  • N = 1613, Diferencia promedio = 737.10
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
septiembre:
  • N = 1047, Diferencia promedio = 711.18
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ

ESTADÍSTICAS DEL ANÁLISIS KDE 3D
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KDE 3D DATOS ORIGINALES:
• TKPH Original - Densidad máxima: 0.00170938
• TKPH Operacional - Densidad máxima: 0.00045793

KDE 3D DATOS FILTRADOS:
• TKPH Original - Densidad máxima: 0.00179328
• TKPH Operacional - Densidad máxima: 0.00048920

PUNTOS DE MÁXIMA DENSIDAD (DATOS FILTRADOS):
TKPH Original:
• TKPH: 222
• Horas: 2.0
TKPH Operacional:
• TKPH: 1120
• Horas: 3.3

RESUMEN EJECUTIVO - ANÁLISIS COMPLETO
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IMPACTO DEL FILTRO DE HORAS:
• Se eliminaron 918 registros (6.3%)
• Análisis final con 13,761 registros

RESULTADOS FINALES (Horas >= 1):
• El TKPH Operacional es 678.4 unidades mayor que el TKPH Original
• Esta diferencia ES estadísticamente significativa
• Correlación entre métodos: 0.334
• Fuerza de correlación: Débil
• El tamaño del efecto es grande

INSIGHTS CLAVE:
• 6.3% de los datos originales tenían < 1 hora de operación
• TKPH promedio de registros eliminados: Orig=78.4, Op=1076.1
• Concentración máxima de densidad KDE:
  - TKPH Original: 0.00179328
  - TKPH Operacional: 0.00048920
  - TKPH Original muestra mayor concentración de valores

📦 BOXPLOTS SOLO TKPH_Original - POR AJUSTE
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FECHA MODELO EQUIPO COD_PALA PIT DISTANCIA_CICLO_KM Velocidad Operation_Speed MTL K1 K2 TKPH_michelin TKPH_Operacional
111030 2025-04-17 CAT 797F HT079 SH001 FERROBAMBA 26.954 28.965541 28.965541 78.830252 1.21 0.917 2533.548738 2283.360886
126732 2025-08-24 CAT 797F HT072 SH004 FERROBAMBA 35.928 29.000200 29.000200 77.749627 1.22 0.917 2522.484334 2254.754754
126731 2025-08-24 CAT 797F HT072 SH004 FERROBAMBA 35.948 29.061970 29.061970 77.576587 1.22 0.917 2522.231135 2254.528429
42847 2025-09-15 CAT 797F HT081 SH012 FERROBAMBA 32.522 29.343167 29.343167 76.204595 1.22 0.917 2501.596768 2236.084138
41897 2025-08-20 CAT 797F HT079 SH003 FERROBAMBA 38.059 28.936110 28.936110 76.407692 1.22 0.917 2473.468555 2210.941376
26961 2025-09-19 CAT 797F HT084 SH011 FERROBAMBA 18.928 29.282722 29.282722 77.115888 1.19 0.917 2464.175303 2258.163084
96291 2025-09-01 CAT 797F HT073 SH004 FERROBAMBA 23.072 29.256503 29.256503 76.347314 1.20 0.917 2457.914430 2233.655425
17092 2025-05-05 CAT 797F HT079 SH001 FERROBAMBA 43.321 29.587492 29.587492 77.618972 1.23 0.870 2457.538921 2296.550716
126572 2025-08-24 CAT 797F HT084 SH004 FERROBAMBA 30.429 28.835083 28.835083 76.683288 1.21 0.917 2453.446754 2211.168970
156427 2025-09-11 KOM 980E HT108 SH001 FERROBAMBA 35.758 29.157167 29.157167 74.868511 1.22 0.917 2442.157625 2182.953702
FECHA EQUIPO Turno Hours_operation Kilometer_operation EVW_Front_Adj GVW_Front_Adj TKPH_Original TKPH_michelin TKPH_Operacional Duracion Gap (min) MTL Operation_Speed Turno_speed Mes Nombre_Mes
14386 2025-09-15 HT081 Diurno 1.108 32.522 65.730 110.380 238.643726 2501.597 2236.084 402.750 88.0550 29.351986 2.710167 9 septiembre
129 2025-01-03 HT083 Nocturno 0.971 27.467 66.590 112.274 204.702395 2239.475 2190.303 81.517 89.4320 28.287333 2.288917 1 enero
9625 2025-06-22 HT105 Diurno 0.413 12.242 66.768 114.543 92.483719 2065.825 2121.929 698.400 90.6555 29.641646 1.020167 6 junio
11933 2025-08-02 HT102 Nocturno 0.706 19.336 64.596 111.895 142.192916 2285.631 2094.546 866.017 88.2455 27.388102 1.611333 8 agosto
13923 2025-09-07 HT077 Diurno 0.691 18.217 68.239 113.554 137.988462 2083.675 2072.567 247.333 90.8965 26.363242 1.518083 9 septiembre
5562 2025-04-10 HT111 Diurno 0.533 14.200 63.948 113.264 104.850433 2182.282 2051.557 0.000 88.6060 26.641651 1.183333 4 abril
4843 2025-03-29 HT080 Diurno 0.962 25.871 65.924 107.723 187.184231 2189.920 2012.054 0.000 86.8235 26.892931 2.155917 3 marzo
14131 2025-09-11 HT071 Diurno 1.137 30.100 65.014 109.896 219.366292 2068.058 2006.032 159.050 87.4550 26.473175 2.508333 9 septiembre
11263 2025-07-21 HT080 Diurno 0.798 20.354 65.924 113.299 151.996039 2140.852 1983.501 0.000 89.6115 25.506266 1.696167 7 julio
11774 2025-07-30 HT106 Nocturno 0.804 21.243 64.608 108.933 153.605478 1969.298 1981.883 0.000 86.7705 26.421642 1.770250 7 julio